美國禁令升級(jí)全面壓制我國AI芯片發(fā)展 加快構(gòu)建全國產(chǎn)供應(yīng)鏈勢(shì)在必行
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10月17日，美國商務(wù)部工業(yè)和安全局（BIS）更新了“先進(jìn)計(jì)算芯片和半導(dǎo)體制造設(shè)備出口管制規(guī)則”，對(duì)2022年10月7日規(guī)則的修改和強(qiáng)化。該規(guī)則尚處于公示期，將在30天后生效。
新規(guī)則將限制英偉達(dá)對(duì)中國市場芯片銷售，稱更嚴(yán)格的控制針對(duì)英偉達(dá)A800和H800芯片，在25天內(nèi)審查以確定是否需要許可證才能向中國出售這類芯片。同時(shí)，還有13家中國GPU企業(yè)被列入實(shí)體名單，其中包括摩爾線程、壁仞科技等。
對(duì)此，英偉達(dá)回應(yīng)稱不會(huì)對(duì)其收益產(chǎn)生立即的實(shí)質(zhì)性影響，但可能會(huì)對(duì)其長期發(fā)展造成損害。此前，英偉達(dá)在二季度財(cái)報(bào)電話會(huì)議上披露，數(shù)據(jù)中心方面，中國的銷售額占20-25%。
對(duì)于壁仞科技和摩爾線程來說，被列入實(shí)體清單意味著如果無法獲得許可，不僅無法進(jìn)口美國的技術(shù)或產(chǎn)品，也無法使用基于美國技術(shù)或設(shè)備的晶圓廠為其代工芯片。
01
升級(jí)芯片出口管制措施
根據(jù)2022年的規(guī)定，美國禁止出口超過兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的芯片：一個(gè)是功率標(biāo)準(zhǔn)，另一個(gè)是“互連帶寬”即芯片之間的通信速度標(biāo)準(zhǔn)。而根據(jù)新規(guī)，將用“性能密度”（performance density）即每平方毫米的浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)來取代通信速度，阻止企業(yè)尋找變通方案。例如，英偉達(dá)為了不違反美國出口限制規(guī)定針對(duì)中國市場推出了特供版芯片 —— 限制通信速度的A800/H800（處理速度約為A100/H100的70%），雖然保留了強(qiáng)?的計(jì)算能?，但訓(xùn)練AI大模型的時(shí)間將增加。不過即便如此，A800/H800在中國市場仍然被認(rèn)為是用于AI訓(xùn)練/推理的最佳數(shù)據(jù)中心芯片。同樣的還有英特爾針對(duì)中國市場推出的特供AI處理器Gaudi2等。
修訂后的出口管制措施將禁止美國企業(yè)向中國出售運(yùn)行速度達(dá)到300TFLOPS（即每秒可計(jì)算300萬億次運(yùn)算）及以上的數(shù)據(jù)中心芯片。如果芯片的性能密度達(dá)到或超過每平方毫米370GFLOPS，速度在150-300TFLOPS之間的芯片將被禁止銷售。以上述速度運(yùn)行但性能密度較低的芯片則屬于“灰色地帶”，這意味著企業(yè)必須向美國政府通報(bào)對(duì)華銷售的情況。
有分析稱，新舉措可能還包括英偉達(dá)的旗艦游戲顯卡RTX4090。而最新消息顯示，美國商務(wù)部對(duì)出口管制政策做出了澄清，該政策針對(duì)4090顯卡的禁令是允許消費(fèi)性應(yīng)用進(jìn)行出口豁免的。這意味著4090顯卡仍可以在中國（包括香港和澳門）的消費(fèi)市場進(jìn)行零售，但不允許用于商業(yè)和生產(chǎn)用途。
新措施為了防止企業(yè)通過Chiplet的芯片堆疊技術(shù)繞過芯片限制，還將新規(guī)擴(kuò)大到另外40多個(gè)國家出口先進(jìn)的許可要求，以防止A100和H100系列等AI芯片從海外其他地區(qū)輾轉(zhuǎn)出口到中國；另外，對(duì)中國以外的21個(gè)國家提出了芯片制造設(shè)備的許可要求，并擴(kuò)大了禁止進(jìn)入這些國家的設(shè)備清單，以限制中國14nm以下先進(jìn)芯片的制造能力。
此次出口管制新規(guī)還增加了很多細(xì)分領(lǐng)域的物項(xiàng)清單，包括ASIC（應(yīng)用型專用集成電路）、FPGA（現(xiàn)場可編程邏輯門陣列）、SRAM存算一體芯片、Chiplet、多重曝光技術(shù)、NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）等，這些都在美國的管制范圍內(nèi)。
如果只限制峰值性能，芯片企業(yè)還可以針對(duì)中國市場推出性能功耗低的小體積產(chǎn)品，再通過高速連接的方式組成集群，最終實(shí)現(xiàn)預(yù)期中的集群性能。但芯片性能密度的條款把這條路給堵住了，這次新規(guī)將填補(bǔ)之前芯片限制的“漏洞”，將一些原本剛好符合之前技術(shù)參數(shù)的AI芯片納入限制范圍，同時(shí)阻止中國企業(yè)通過海外子公司購買美國AI芯片。
在管制芯片企業(yè)出口時(shí)，美國企業(yè)的業(yè)績同樣也會(huì)受到影響，中國市場長期是美國芯片企業(yè)在美國以外的最大市場。2022年，英偉達(dá)、英特爾、AMD三家主要數(shù)據(jù)中心芯片在中國大陸地區(qū)（含中國香港）營收占比分別為21.4%、27.2%、22.1%。
值得注意的是，中國臺(tái)灣地區(qū)的企業(yè)，如華碩、技嘉、微星等，大量最終客戶仍在中國大陸地區(qū)。如果按照中國大陸地區(qū)、中國臺(tái)灣地區(qū)兩個(gè)市場合計(jì)統(tǒng)計(jì)，英偉達(dá)、英特爾、AMD在中國市場的營收占比分別為，47.3%、40.3%、32.1%。
02
AI時(shí)代算力需求指數(shù)級(jí)增長
自2022年11月底以來，美國初創(chuàng)公司OpenAI發(fā)布的人工智能對(duì)話聊天機(jī)器人ChatGPT迅速走紅，僅用5天注冊(cè)用戶數(shù)就超過百萬，并在2個(gè)月內(nèi)破億，成為史上增長最快的消費(fèi)類應(yīng)用。以ChatGPT為代表的AI大模型開啟了新一輪生產(chǎn)力革新的科技浪潮，人與機(jī)器不再局限于簡單的指令式交互，機(jī)器可以理解復(fù)雜的意圖，這顛覆過去互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的許多業(yè)態(tài)，也對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。因此，GPT被微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨評(píng)價(jià)為自圖形界面以來最重要的技術(shù)進(jìn)步，被英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛稱作是人工智能領(lǐng)域的iPhone時(shí)刻。
當(dāng)所有人都沉浸在對(duì)超大語言模型那令人驚嘆的“生命力”的時(shí)候，AI這個(gè)存在了數(shù)十年的概念，已然成為未來幾十年人類社會(huì)發(fā)展的核心變量。而AI的背后是算力、數(shù)據(jù)、算法的有機(jī)結(jié)合。
ChatGPT的爆火本質(zhì)上是人類在AI領(lǐng)域軟件（數(shù)據(jù)、算法）、硬件（算力）綜合能力大幅提升以后的一次爆發(fā)式體現(xiàn)。隨著云計(jì)算的廣泛應(yīng)用，特別是深度學(xué)習(xí)成為當(dāng)前AI研究和運(yùn)用的主流方式，AI對(duì)于算力的要求不斷快速提升。
我們?cè)谡凙I芯片性能的時(shí)候，首先想到的一個(gè)指標(biāo)就是算力。算力是算法和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施，支撐著算法和數(shù)據(jù)，是指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠完成的計(jì)算任務(wù)量，通常用來描述對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力，采用FLOPS（Floating Point Operations Per Second）表示每秒鐘能夠完成的浮點(diǎn)運(yùn)算或指令數(shù)。在AI發(fā)展的最初幾十年里，所需的計(jì)算能力是按照摩爾定律增長的 —— 大約20個(gè)月的時(shí)間翻一倍。
1950年代，美國數(shù)學(xué)家Claude Shannon訓(xùn)練了一個(gè)名為Theseus的機(jī)器老鼠，使其能在迷宮中導(dǎo)航并記住路徑，Theseus的構(gòu)建是基于40FLOPS；2012年，由AlexNet（一個(gè)圖像識(shí)別AI）標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)時(shí)代的開始，算力翻倍時(shí)間大大縮短到了六個(gè)月；2015年，AlphaGo的出現(xiàn)帶來了大規(guī)模AI模型時(shí)代，它的計(jì)算需求比以前所有的AI系統(tǒng)都要大。
比于傳統(tǒng)AI算法，大模型在參數(shù)規(guī)模上得到大幅提升，參數(shù)一般達(dá)到千億甚至萬億規(guī)模。例如OpenAI的GPT系列，最開始的GPT-1擁有1.17億個(gè)參數(shù)，到GPT-3的參數(shù)已經(jīng)到達(dá)1750億個(gè)，而相應(yīng)的能力也得到大幅提升。
AI算法模型對(duì)于算力的巨大需求，推動(dòng)了今天芯片業(yè)的發(fā)展。據(jù)OpenAI測(cè)算，2012年開始，全球AI訓(xùn)練所用的計(jì)算量呈現(xiàn)指數(shù)增長，平均每3.43個(gè)月便會(huì)翻一倍，目前計(jì)算量已擴(kuò)大30萬倍，遠(yuǎn)超算力增長速度。
一般的說，AI芯片被稱為AI加速器或計(jì)算卡，即專門針對(duì)AI算法做了特殊加速設(shè)計(jì)的芯（其他非計(jì)算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé)）；而從廣義范疇上講，面向AI計(jì)算應(yīng)用的芯片都可以稱為AI芯片。這讓算力領(lǐng)域的硬件巨頭們?cè)僖淮巫哌M(jìn)人們的視線，CPU、GPU、FPGA、ASIC等底層硬件中包含的算力價(jià)值將被重塑。
并且渲染過程具體來說就是幾何點(diǎn)位置和顏色的計(jì)算，這兩者的計(jì)算在數(shù)學(xué)上都是用四維向量和變換矩陣的乘法，所以GPU超過80%部分為運(yùn)算單元，具有例如張量核心和矩陣乘法等計(jì)算單元，相比較下，CPU僅有20%為運(yùn)算單元。因此GPU可以更快地執(zhí)行常見的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)操作：如卷積和矩陣乘法。這些計(jì)算單元與通用計(jì)算單元相比，具有更高的效率和更快的速度。
在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)等計(jì)算時(shí)，還需要大量的內(nèi)存和高速的內(nèi)存帶寬來存儲(chǔ)和處理海量數(shù)據(jù)。GPU相比于其他硬件（如CPU），具有更高的內(nèi)存帶寬和更大的內(nèi)存容量，可以更有效地存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)，從而提高計(jì)算速度。
現(xiàn)階段，隨著例如英偉達(dá)A100、H100等型號(hào)產(chǎn)品的發(fā)布，GPU在算力方面的優(yōu)勢(shì)相較于其他硬件具有較大優(yōu)勢(shì)。GPU的工作也從一開始的圖形處理逐步轉(zhuǎn)化為計(jì)算，在深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練階段其性能更是無所匹敵，成為最適合支撐AI訓(xùn)練和學(xué)習(xí)的硬件，應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心加速和部分智能終端領(lǐng)域。
據(jù)JPR統(tǒng)計(jì)，2023年一季度英偉達(dá)GPU市占率達(dá)84%，是GPU市場的主導(dǎo)者。英偉達(dá)1999年首次提出GPU概念，2006年推出CUDA運(yùn)算平臺(tái)，2023年5月發(fā)布超級(jí)計(jì)算機(jī)DGXGH200，其算力規(guī)模達(dá)到1Eflops，支持萬億參數(shù)AI大模型訓(xùn)練，為巨型人工智能模型提供線性可擴(kuò)展性。英偉達(dá)基于其GPU與CUDA等生態(tài)體系的構(gòu)建，已成為AI算力關(guān)鍵供應(yīng)商。
- 至于CPU，由于GPU無法單獨(dú)工作，必須由CPU進(jìn)行控制調(diào)用才能工作。CPU也可單獨(dú)作為AI芯片使用，處理復(fù)雜的邏輯運(yùn)算和不同的數(shù)據(jù)類型，雖然兼容性好但比較浪費(fèi)，當(dāng)需要大量的處理類型統(tǒng)一的數(shù)據(jù)時(shí)，可調(diào)用GPU進(jìn)行并行計(jì)算。
- 而FPGA具有低能耗、高性能以及可編程等特性，相對(duì)于CPU與GPU有明顯的性能或者能耗優(yōu)勢(shì)，但對(duì)使用者要求高。通過FPGA可以有效降低研發(fā)調(diào)試成本，提高市場響應(yīng)能力，推出差異化產(chǎn)品，科技巨頭紛紛布局云計(jì)算+FPGA的平臺(tái)。隨著FPGA的開發(fā)者生態(tài)逐漸豐富，適用的編程語言增加，F(xiàn)PGA運(yùn)用會(huì)更加廣泛。
- ASIC可以更有針對(duì)性地進(jìn)行硬件層次的優(yōu)化，從而獲得更好的性能、功耗比。但是ASIC芯片的設(shè)計(jì)和制造需要大量的資金、較長的研發(fā)周期和工程周期，而且深度學(xué)習(xí)算法仍在快速發(fā)展，若深度學(xué)習(xí)算法發(fā)生大的變化，F(xiàn)PGA能很快改變架構(gòu)，適應(yīng)最新的變化，ASIC類芯片一旦定制則難于進(jìn)行修改。
- AI芯片還可以用NPU，近年來NPU異軍突起，同樣的芯片面積下，NPU能夠做到幾十倍于GPU的AI性能。英偉達(dá)也在近幾代的GPU中塞了不少Tensor Core，但如果使用NPU的話，可以并不完全依賴英偉達(dá)的CUDA生態(tài)，所以英特爾、AMD乃至中國的很多企業(yè)都分了一杯羹。
論性能，華為的NPU在AI性能上已經(jīng)不遜色于英偉達(dá)的產(chǎn)品，目前缺的就是“生態(tài)”。只有參與的開發(fā)者夠多，生態(tài)才能建立，但是轉(zhuǎn)型都是存在“陣痛的”，意味著大量代碼的重構(gòu)。
總的來看，目前GPU是市場上用于AI計(jì)算最成熟應(yīng)用最廣泛的通用型芯片，短期將延續(xù)AI芯片的領(lǐng)導(dǎo)地位。在算法技術(shù)和應(yīng)用層次尚淺時(shí)期，其強(qiáng)大的計(jì)算能力、較低的研發(fā)成本和通用性將繼續(xù)占領(lǐng)AI芯片的主要市場份額。
從美國“全方位無死角”的升級(jí)禁令可以看到，當(dāng)代芯片戰(zhàn)爭的背后是更大范圍、更具深遠(yuǎn)戰(zhàn)略意義的AI戰(zhàn)爭，對(duì)算力的爭奪將越來越激烈，并決定未來幾十年的科技實(shí)力版圖。一個(gè)看似密不透風(fēng)的大網(wǎng)看似不止要扼殺國內(nèi)高端算力芯片產(chǎn)業(yè)，還要堵死中國向AI革命的進(jìn)階之路。
從短期來看，國內(nèi)AI芯片由于在設(shè)計(jì)層面不能采用國外先進(jìn)的EDA、IP，也不能采用先進(jìn)制程制造，面臨產(chǎn)品功耗增加、能效比降低的挑戰(zhàn)，競爭力有所下降，但這種下降只是暫時(shí)的。就長遠(yuǎn)而言，國內(nèi)AI芯片企業(yè)唯有迎難而上，眾志成城，與供應(yīng)鏈抱團(tuán)取暖，全面打造一個(gè)不受美國制約的、健全完整的供應(yīng)鏈才是自由之路。
專家建議，一方面，在EDA工具和IP領(lǐng)域要著力鍛長補(bǔ)短，提升實(shí)力，加快國產(chǎn)化步伐；另一方面，著力構(gòu)建不受制約的先進(jìn)工藝代工線，對(duì)流片制造環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)攻堅(jiān)，構(gòu)建健全完整的產(chǎn)業(yè)鏈。同時(shí)，突破行業(yè)應(yīng)用、芯片研發(fā)、系統(tǒng)開發(fā)、高校研究之間的壁壘，形成跨企業(yè)、跨領(lǐng)域、跨行業(yè)的合作，進(jìn)而推進(jìn)芯片行業(yè)全維度的發(fā)展。
近幾年中國半導(dǎo)體業(yè)一直是冒著炮火在匍匐前進(jìn)，如今的“炮火”儼然升級(jí)成“原子彈”級(jí)別。所幸的是，在制裁升級(jí)和算力緊缺的背景下，國內(nèi)的AI企業(yè)和GPU企業(yè)正奮楫前行。華為、阿里、百度、騰訊都已在自研AI芯片，AI芯片企業(yè)中既有上市的寒武紀(jì)、景嘉微、海光信息，也有芯動(dòng)科技、燧原、瀚博、沐曦、壁仞、摩爾線程、天數(shù)智芯等企業(yè)，在架構(gòu)創(chuàng)新、設(shè)計(jì)、代工和應(yīng)用層面均已戰(zhàn)果累累。數(shù)據(jù)顯示，中國本土的AI芯片廠商發(fā)展正處于快速增長的階段。2023年上半年，中國加速芯片的市場規(guī)模超過50萬張。從技術(shù)角度看，GPU卡占有90%的市場份額；從品牌角度看，中國本土AI芯片品牌出貨超過5萬張，占比整個(gè)市場10%左右的份額。
在禁令頻頻出臺(tái)之后，美國一些企業(yè)擔(dān)心“刺激了一個(gè)由中國主導(dǎo)的生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展”，很不幸，這些“擔(dān)心”會(huì)在不遠(yuǎn)的將來成為現(xiàn)實(shí)。而密集的制裁作用力有多大，反作用力就有多強(qiáng)，中國AI芯片的產(chǎn)業(yè)鏈全面突圍、供應(yīng)鏈自主可控性則將至。
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